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更新时间:2024.04.14
拖拉机自动驾驶路径规划算法研究与系统仿真

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拖拉机无人驾驶与自动导航可有效解决人工操作存在的诸多问题,同时推进了作业方式的智能化进程。提出了一种用于拖拉机自动路径规划的算法,分析了算法实现的关键问题,并进行了算法的系统仿真。该算法可针对不同的拖拉机宽幅及转弯半径自动生成作业路径,为拖拉机无人驾驶和自动导航的实现提供了理论支持。

三维机器人路径规划的一种变异算子蚁群算法

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研究三维空间机器人路径规划问题,由于系统求解时间较长、过早失去解的多样性、易陷入局部最优、个体适应度较差等问题,通过构建三维工作空间模型、引入变异算子和搜索无碰路径策略来解决,提出适宜于三维机器人路径规划的一种变异算子蚁群算法(Mutation Operator Ant Colony Algorithm,MOACA)。MOACA是一种关于模型构造的启发式搜索算法,算法在改进启发式函数设计、选择概率确定、信息素更新策略等基础上,引入逆转变异和插入变异算子,通过选择逆转点反序排列部分路径节点和随机插入路径节点的方法搜索无碰路径,对蚁群算法进行了局部优化改良。仿真结果表明,MOACA在搜索路径、收敛时间、适应度等方面较传统蚁群算法有明显改善,算法是有效可行的。

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三维路径规划算法
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